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[期刊论文] 作者：杜传阳,张震,
来源：新材料·新装饰 年份：2021
文章以山东省临沭县某固废填埋场项目为例,并结合项目场地工程地质条件,分析了垂直防渗帷幕结构型式的选择,垂直防渗帷幕设计以及检测,最终确定了垂直防渗帷幕的结构型式及设计参数,并通过第三方实体检测验证了有效性.结果表明,沿填埋库区四周新建复合式垂直防......
[期刊论文] 作者：杜传阳, 郑东健,,
来源：水电能源科学 年份：2015
建立合理的大坝变形预警模型对于大坝安全稳定运行意义重大。为提高预测精度,建立以相关向量机(RVM)为理论基础的时间序列非线性预警模型,采用一种精度较高的时间序列短期预...
[期刊论文] 作者：杜传阳, 郑东健,,
来源：武汉大学学报(工学版) 年份：2004
建立有效的大坝变形监测模型可以反映大坝运行情况.相关向量机(RVM)具有良好的泛化能力,且适于解决非线性问题,尤其是高维数情况.在RVM理论的基础上,建立大坝变形监测模型,并...
[期刊论文] 作者：杜传阳,郑东健,
来源：三峡大学学报：自然科学版 年份：2015
分析与处理大坝变形监测资料对于大坝安全运行意义重大.支持向量机(SVM)能够有效解决高维数的非线性问题,并且具有良好的泛化能力.以SVM理论为基础,建立大坝变形监测模型,并...
[期刊论文] 作者：韩继阳,韩康,杜传阳,
来源：陕西水利 年份：2020
借助ANSYS软件对重力坝的曲线断面和传统三角形断面进行优化设计,建立数学模型,求解优化设计变量,对优化结果进行分析;对曲线形式重力坝进行应力和抗滑稳定分析,并与传统三角...
[期刊论文] 作者：唐琪,包腾飞,杜传阳,滕雯雯,,
来源：三峡大学学报(自然科学版) 年份：2015
相关向量机（RVM）模型具有结构稀疏化、核函数选择范围广等特点,应用到大坝变形预测中比支持向量机（SVM）模型更具优势.同时考虑到残差对预测精度的影响,引入Markov链用于预测数据......
[会议论文] 作者：范振东,陈敏,杜传阳,杨孟,
来源：全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 年份：2015
针对大坝安全变形传统模型预报精度不高问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)的混合建模方法.该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,...
[会议论文] 作者：范振东,杨孟,陈敏,杜传阳,
来源：全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 年份：2014
针对大坝安全变形传统模型预报精度不高问题，提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)的混合建模方法。该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的...
[期刊论文] 作者：范振东,崔伟杰,陈敏,杜传阳,,
来源：长江科学院院报 年份：2016
针对SVM（Support Vector Machine,支持向量机）存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的RVM（（Relevance Vector Machine,相关向量机）用于大坝安全预警模型的构...
[会议论文] 作者：范振东,杜传阳,陈敏,郭芝韵,
来源：全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 年份：2014
支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度受惩罚因子和核参数选择的合理性影响较大。文中将粒子群算法引入用于SVM参数寻优，针对寻优过程中易陷入局部最优点的缺陷，研究了......
[会议论文] 作者：范振东,傅兆庆,杜传阳,陈敏,
来源：全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 年份：2014
支持向量机的核函数选择对大坝变形预警模型的预测精度有重要的影响.文中基于SVM常用的高斯核函数、多项式核函数及其线性混合核函数分别建立了大坝的预警模型,并利用改进的...
[期刊论文] 作者：杜传阳,郑东健,张毅,李媛,张秀山,,
来源：水电能源科学 年份：2015
为了提高大坝监测模型的泛化能力和残差辨识的精确性,将支持向量机模型(SVM)和马尔科夫链模型(MC)相结合,建立了SVM-MC大坝变形监测模型,利用马尔科夫链模型处理SVM模型的残...
[期刊论文] 作者：杜传阳, 郑东健, 陈敏, 范振东, 伏晓,,
来源：水电能源科学 年份：2015
为了提高大坝安全预警模型的精度和泛化能力,基于支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)理论,利用自适应粒子群算法(APPSO)分别对SVM和RVM模型中的参数进行寻优,建立了基于APPSO-...
[会议论文] 作者：范振东,傅兆庆,杜传阳,陈敏,张毅,
来源：全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 年份：2015
支持向量机的核函数及其参数选择对大坝变形预警模型的预测精度有重要的影响.文中基于SVM常用的高斯核函数、多项式核函数及其线性混合核函数分别建立了大坝的预警模型,并利...
[期刊论文] 作者：杜传阳,郑东健,张毅,孔庆梅,张秀山,李媛,,
来源：水电能源科学 年份：2015
分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残...
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